# Playwright 任务增广（合成题目生成）

本目录为 **playwright / playwright_webarena** 两个 MCP service 增广（augment）合成题目，
供 rollout 采集 SFT 轨迹。所有生成逻辑都在本目录内，**不修改** `src/mcp_services/` 与
评测主流程。

## 0. 核心增广哲学（五条，所有生成器共用）

我们做的不是"造新题"，而是**在真实评测站点上、按评测集已有题型，换参数换问法地放大题量**：

1. **不换站点 / 不换网页** —— 复用评测集用的同一批真实站点（Postmill 论坛、Magento
   商城/后台、不可变 arXiv 页、eval-web.mcpmark.ai）。绝不新建/改写站点，保证 agent
   看到的页面（观测分布）和评测集一致。
2. **不超纲、对齐评测集分布** —— 题型严格落在评测集 `tasks/playwright*/standard/` 已有
   形态内；生成集要**覆盖**评测集原题的各种形态，不引入新能力。
3. **只换三样**：问**哪个事实/字段**、**参数**（SKU / 关键词 / 价格区间 / 顾客 / 税州 /
   arXiv id…）、**问法**（换措辞、换语气，保留全部确切实体）。
4. **GT 预先求真值（不靠 LLM 猜答案）** —— 建题时先用浏览器/`docker exec curl`/本地权威
   CSV 把 ground-truth 真跑出来，定格到 `label.txt` / `content.txt`。arXiv 页、eval-web
   表、docker 站快照都是稳定可复现的。
5. **verify 真实可核** —— agent 在对话里给 `<answer>` 块，verify 读 `MCP_MESSAGES` 逐字段
   精确比对（数值按 int、文本 normalize，照搬评测集 `parse_answer_format`/`compare_answers`）；
   **操作题**还要回站点核实改动是否真的发生。

> 历史教训（见 memory）：早期"自包含玩具 HTML"那套对真实评测提分基本无用，已废弃；
> 现在一律在**真站点**上按评测集原生 task 格式增广。

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## 1. 目录结构（一个任务类型一个文件夹）

```
playwright/
├── base.py              # 真网 Generator 基类 + verify 头 + 换问法 diversify_question
├── generate.py          # 真网生成器的离线生成 + oracle 自检入口
├── run_eval.py          # 真网生成器的端到端 runner（生成→rollout→verify）
├── deepseek_keys.txt    # LLM key 池（每行一个；dimcode deepseek-v4-pro）
├── runs/                # 真网生成器的结果落地
│
├── reddit/              # A 类：webarena docker 生成器
│   ├── gen_reddit.py
│   ├── _snapshot_reddit.json   # 站点快照缓存（GT 来源）
│   └── forum_data.json
├── shopping/
│   ├── gen_shopping.py
│   └── _snapshot_shopping.json
├── shopping_admin/
│   ├── gen_shopping_admin.py
│   └── _snapshot_shopping_admin.json
│
├── web_search_fact/     # B 类：真网 Generator（REGISTRY 注册，见 __init__.py）
│   └── __init__.py
└── web_table_extract/
    └── __init__.py
```

本目录有**两套**生成机制，对应两类站点：

| 类 | 生成器 | 站点 | 产出 | 运行方式 |
|---|---|---|---|---|
| **A** | reddit / shopping / shopping_admin | 本地 docker（WebArena） | 直接写 mcpmark **原生 task 目录** 到 `tasks/playwright_webarena/standard/<cat>_gen/` | 独立 CLI；rollout 用 `pipeline.py --mcp playwright_webarena` |
| **B** | web_search_fact / web_table_extract | **真实互联网**（走代理） | `base.Generator` 子类，进 `__init__.py` 的 `REGISTRY` | `generate.py` / `run_eval.py` |

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## 2. A 类：WebArena docker 生成器（reddit / shopping / shopping_admin）

独立脚本，**爬一次真站点存快照 → 从快照采样按评测题型批量造题 → 写原生 task 目录**。
每题目录含 `params.json`（参数）、`label.txt`（GT）、`description.md`、`meta.json`、`verify.py`。
rollout 时 `playwright_webarena` 的 state manager 会自动起对应 docker 容器（按 category 映射
镜像/端口），agent 在真站点上操作，结束后跑 `verify.py`。

### 2.1 reddit（Postmill 论坛，容器 `forum`/`forum_s{n}`，端口 9999+n）
- **取数**：`docker exec forum curl` 抓各论坛 top 排序前 N 页（容器内访问，稳，不依赖端口映射）。
  复用评测触及的论坛 + 同实例其它热门论坛（仅为多样性，不新建）。
- **题型**（严格对齐评测集）：Top-N 高赞/高评论榜、关键词计数+极值、跨页"年份/图片帖"
  计数+全局最高赞、给指定帖投赞（操作题）。
- **核对**：内容题预爬 GT 存 `label.txt`，agent **发帖**报答案，verify 登录→按标题找帖→
  解析 `Key|Value` 逐字段比（数值 int、用户名 strip 下划线、Top 榜票数递减校验，照搬
  `buyitforlife_research`）；操作题回站点读 `vote__net-score`（照搬 `routine_tracker_forum`）。

### 2.2 shopping（Magento 商城 storefront，端口 7770+n）
- **取数**：宿主→容器快照（须**干净环境**，去 LD_PRELOAD/proxychains，否则 localhost 被绕走）。
- **题型**：高级搜索（Product Name + 价格区间）→ 结果计数；按价升/降序 → 最便宜/最贵商品
  的 SKU+价格（极值）；加购指定数量 → 购物车 Subtotal（=单价×数量）。
- **核对**：GT 由浏览器预快照执行得到（total/价格/SKU/subtotal），agent 给 `<answer>`，
  verify 读 `MCP_MESSAGES` 逐字段精确比。**刻意避开**评论数/评分%/颜色/尺寸/产地（列表页
  不显示、需逐个进详情且不稳，无法保证真 GT）。

### 2.3 shopping_admin（Magento 后台，端口 7780+n）
- **取数**：宿主→容器快照（干净环境，封装在 `_run_clean()` 自动重启）。
- **题型**：products 网格（名称含某词计数 / 按 SKU 查价·库存·状态 / 数量等于某值计数）、
  dashboard Bestsellers、orders 网格（总数/按状态计数/最高 Grand Total 的顾客+金额）、
  customers 网格、Search Terms、Cart Price Rules、Tax Rates；覆盖评测集的"多字段捆绑题"。
- **核对**：读取题 GT 存 `label.txt` + `<answer>` 比对；**操作题（~25%）**照搬
  `customer_segmentation_setup` —— 记 baseline → 建客户组+建顾客 → 报 before/after，verify
  既比 `<answer>` 又回站点核实（组/顾客存在 + records found 计数）。

### 用法（干净环境）
```bash
PY=/home/sunhc/miniconda3/envs/mcpmark/bin/python
env -u LD_PRELOAD -u PROXYCHAINS_CONF_FILE -u PROXYCHAINS_QUIET_MODE \
  $PY reddit/gen_reddit.py        --n 300          # shopping / shopping_admin 同理
# 仅刷新快照：--refresh-crawl（reddit）/ --snapshot-only（shopping*）
```
生成多了后按分片重切成 `<cat>_gen_s0..sN`、每片一个 docker 容器并行 rollout。

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## 3. B 类：真网 Generator（web_search_fact / web_table_extract）

`base.Generator` 子类，定格在**不可变真网页面**上，沿用 oracle 契约：
`build`（抓页/读权威数据→定格 GT 到 `content.txt`）→ `description` → `verify_src`
（重算/比对）→ `solve`（oracle 浏览器再跑一遍证明 verify 接受预期答案、拒空答）。

- **web_search_fact**（对齐 `playwright/web_search`）：锚定**不可变 arXiv `/abs/<id>` 页**
  （永不变）。一个 arXiv id × 多个**问法模板**生成多变体，问页面上的确切细节（逼模型真开页
  而非凭记忆）。一部分题走**搜索模式**：藏 URL，让模型按标题用搜索引擎找到论文（练 web_search
  的搜索能力）。GT 来自建题时的页面快照。
- **web_table_extract**（对齐 `eval_web/extraction_table`）：用**评测同一个页面**
  `https://eval-web.mcpmark.ai/extraction`，读它的表（Title/Rating/Likes/Views/Replies），
  **只换问法**。GT 来自仓库里已提交的权威 `data.csv`（97 行固定），建题时确定性算出答案定格，
  不抓取、不让 LLM 猜。（早期用 Wikipedia 被否：偏离评测分布 + 图片多撑爆单代理 navigate 超时。）

两者 **rollout 时需经代理出网**（`$SYNTH_PROXY`，默认 US socks5 `socks5://127.0.0.1:7893`）。

### 用法
```bash
# 离线生成 + oracle 自检（无需 API）
conda run -n mcpmark python -m synth.generators.playwright.generate --no-llm --n 4
# 端到端：生成 → rollout(DeepSeek) → verify
conda run -n mcpmark python -m synth.generators.playwright.run_eval \
    --n 8 --k 4 --keys-file synth/generators/playwright/deepseek_keys.txt
```

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## 4. 答案格式与核对通道（两类共用）

每题报多字段 `<answer>` 块（对齐评测集，如 `customer_segmentation_setup`），verify 逐字段比
（数值 int、文本 normalize）：
```
<answer>
Key1|value1
Key2|value2
</answer>
```
核对通道：对话 `MCP_MESSAGES`（真实评测的有效通道，browser agent 只能"说"答案）；
A 类操作题 / B 类 oracle 还会用站点状态 / `answer.txt` 二次确认。

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## 5. rollout 与轨迹压缩（与本目录配合）

- **A 类**用 `pipeline.py --mcp playwright_webarena --tasks <cat>_gen_s{n} --models deepseek-v4-pro`
  跑；**B 类**用 `run_eval.py`。LLM 走 dimcode `deepseek-v4-pro`（`DEEPSEEK_BASE_URL=https://dimcode.cn/v1`）。
- 为把轨迹压进 token 上限，rollout 可加 **`--summarize-tool-response`**：每个 **playwright 浏览器**
  工具结果在进入对话历史**之前**被 LLM 总结（保结构、保确切数值），"模型看到的 == 轨迹记录的"，
  保真无损失；仅对 playwright 生效，数据型 service 不动。详见 `src/agents/mcpmark_agent.py`。

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## 6. 环境
```bash
conda create -n mcpmark python=3.11 -y
conda run -n mcpmark pip install -e .
conda run -n mcpmark python -m playwright install chromium     # B 类 oracle / 快照需要
```
`@playwright/mcp@latest` 由 `npx` 按需拉取（Node ≥ 18）。docker 站点镜像
（postmill / shopping / shopping_admin）需预先加载。